计量经济学教学大纲 (二)

计量经济学教学大纲

一、课程基本信息

1.课程概述

计量经济学是由经济学、统计学、数学结合而成的交叉学科，介绍了定量的分析经济问题

所需的•些基本的理论。同时，介绍了计量经济学软件，:EViews）,使学生能够运用EYiews

（或某一相关软件）建模，利用计量经济模型分析简单的经济问题。

2.课程的性质

本课程是为经济类本科生开设的核心课。计量经济学是由经济学、统计学、数学结合而成

的交叉学科，介绍了定量的分析经济问题所需的一些基本的理论。同时，本课程注重了计

量经济学软件（EViews）的应用。

3.课程教学目标

使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，能够运用EViews（或某一相关软件）建模，利

用计审经济模型分析筒单的经济问题。

4.课程的总学时和总学分

总学时54,总学分3。

5.本课程与其他课程的联系

本课程属于经济学类专业必修课，需要先修《概率论与数理统计》和《微积分》课程。

6.课程使用的教材及教学参考资料

教材：《计量经济学（上、下）》，古亚拉提著，中国人民大学出版社，2011,6

参考书目：《经济计量学精要》，古亚拉提著，张涛等译，机械工业出版社，2000,7

二、课程学时分配表

章、节学时数备注

第一章3绪论

第二章6双变量回归模型及其估计问题

双变量回归模型：

第三章6

区间估计及假设检验

第四章6双变量回归模型的延伸

第五章3多元线性回归模型及其参数估计

第六章6多元回归分析：推断问题

第七章6虚拟变量

第八章3多重共线性

第九章3异方差

第十章3自相关

第十一章3模型诊断与检验

第十二章6联立方程模型

三、主要教学内容

1.绪论

（1）经济计量学的概念

（2）经济计量学的产生和发展

（3）经济计量学的方法论（或称为经济计量学的应用步骤）

要求：识记经济计量学的概况；领会经济计量学方法论；简单应用经济计量学的建模步骤。

2.双变量回归模型及其估计问题

（1）回归的含义与基本思想

（2）总体回归函数

（3）随机总体回归方程

（4）随机误差项的性质

（5）样本回归函数：探讨样本回归直线（样本回归函数）

（6）线性回归的实质•一参数线性

（7）多元回归简介

（8）普通最小二乘法

要求：识记回归的含义、总体回归方程、随机误差项、样本回归函数、残差项、最小二乘

法、正规方程的含义；领会一元线性回归的基本思想和最小二乘法；简单运用OLS估计量

公式得到回归方程

3.双变量回归模型：区间估计及假设检验

（1）古典线性回归模型的基本假定及含义：误差项均值为零、同方差、无自相关等OLS估

计量的期望值（均值）、方差、标准差

（2）OLS估计量是随机变量，其期望值、方差的形式

（3）OLS估计量的性质

（4）OLS估计量的抽样分布

（5）假设检验

（6）拟和优度的检睑

（7）正态性检验

（8）预测

要求：识记占典线性回归模型的基本假定：领会：高斯一马尔柯夫定理；简单应用计算机

软件得到回归方程

4.双变量回归模型的延伸

（1）过原点回归

（2）尺度与测量单位

（3）标准化变量的回归

考核要求：领会每一种模型的特殊性质和适用条件；能修利用模型分析各种实际问题。

5.多元线性回归模型及其参数估计

（1）三变量模型

（2）对多元回归方程的解释

（3）偏回归系数的含义

（4）偏回归系数的OLS与ML估计

（5）多元判定系数与多元相关系数

<6）一个说明性例子

（7）从多元回归的角度看一元回归：设定偏误初探

（8）判定系数与校正的判定系数

（9）柯布-道格拉斯生产函数

（10）多项式回归模型

考核要求：识记多元回归模型的概念；领会：多元回归模型的估计过程、基本假定、假设

检验与一元回归有什么异同；综合应用利用多元回归模型分析简单的实际问题。

6.多元回归分析：推断问题

（1）再议正态性假定

（2）多元回归中的假设检验

（3）检验关于个别偏回归系数的假设

（4）检验样本回归的总显著性

（5）检验两个回归系数是否相等

（6）受限最小二乘模型

（7）检验回归模型的结构稳定性

（8）用多元回归做预测

考核要求：识记多元回归模型的概念：领会：多元回归模型的估计过程、基本假定、假设

检验与一兀回归有什么异同；综合应用利用多兀回归模型分析简单的实际问题。

7.虚拟变量回归模型

（1）虚拟变量的性质

（2）包含一个定量变量、一个两分定性变量的回归模型

（3）包含一个定量变量、两个定性变量的回归模型

（4）回归模型中的结构稳定性：虚拟变量法

（5）虚拟变量在季节分析中的应用

要求：识记虚拟变量；能够建立含有虚拟变量的模型并用于经济分析。

8.多重共线性

（1）多重共线性的性质

（2）出现完全多重共线性的估计问题

（3）多重共线性的后果

（4）多重共线性的测定

（5）多重共线性的再认识

（6）多重共线性的修正方法

要求：识记多重共线性；领会多重共线性的性质、后果和补救措施；利用相关的措施分析

解决多重共线性问题。

9.异方差

（1）异方差的性质

（2）异方差的后果

（3）异方差的检验

（4）异方差的修正方法

（5）White异方差校正后的标准差和t统计量

要求；识记异方差的性质；领会存在异方差时，对普通最小二乘估计量的性质的影响；

应用各种方法检验异方差，并处理异方差带来的问题。

10.自相关

（1）自相关的性质

（2）日相关产生的原因

（3）自相关的后果

（4）自相关的诊断

（5）补救措施：广义差分法

要求：识记自相关及其后果；掌握自相关的检验方法；利用广义差分法解决自相关问题。

11.模型诊断与检验

（1）模型选择准则

（2）设定误差的类型

（3）模型设定误差的后果

（4）设定误差的检验

（5）测量误差

（6）对随机误差项不正确的设定

（7）嵌套与非嵌套模型

（8）非嵌套假设的检验

要求：识记模型选择准则、设定误差的类型、模型设定误差的后果；掌握设定误差的检验

方法、非嵌套假设的检验；利用模型选择准则避免模型设定误差。

12.联立方程模型

（1）联立方程的性质：

（2）联立方程的偏误（